SkinX: A Deep Learning-based Diagnostic Platform For Symptom-based Skin Disease Prediction ｜ N Indumathi et al., 2026 6th International Conference on …, 2026. ｜ 皮膚の色調の違い、症状の視覚的類似性、臨床評価の主観性による皮膚疾患診断の困難さを解決。 症状に基づいた皮膚疾患予測のための深層学習ベース診断プラットフォーム
Explainable Deep Learning-based Medical Image Analysis Framework for Early Disease Detection Supporting Sustainable Healthcare ｜ R Ramya, 2026 6th International Conference on Pervasive …, 2026. ｜ 医療診断における深層学習モデルの透明性欠如が信頼性の低下を招く課題に対応。 信頼性と倫理的な意思決定を実現するため、説明可能な深層学習ベースの医療画像解析フレームワークを提案。
Development of an Intelligent Machine Learning-Based Diagnostic Support System for Multiple Sclerosis ｜ A Fourati et al., 2026 6th International Conference on Innovative …, 2026. ｜ 多発性硬化症（MS）の診断支援を目的としたインテリジェントな機械学習ベースシステムが提案されている。 この研究は、高精度な機械学習モデルを診断プロセスに統合するための方法論的なロードマップを提供する。
Artificial Intelligence in Drug Discovery: From Target Identification to Generative Design and Clinical Translation ｜ R Abdel-Rahem et al., 2026 2nd International …, 2026. ｜ AI、機械学習、自然言語処理が創薬プロセスを再構築する革新的な技術として注目されている。 標的同定から生成デザイン、臨床応用まで、創薬の連続体全体でのAIの活用が重要。
So Many Tests, So Little Time: Operationally Constrained Machine Learning for Diagnostic Assessment under Time Constraints ｜ HS Pandey et al., IISE Transactions, 2026. ｜ 既存の機械学習技術が、診断バッテリー構築における運用上の制約（時間制約など）を考慮できていない課題を指摘。 時間制約下での診断評価のため、運用制約付き機械学習モデルを提案。
Artificial Intelligence in Drug Discovery and Healthcare: A Comprehensive Review of Integrative Machine Learning Models, Biomedical Applications, and Clinical Translation Issues ｜ N Booshanan et al., Archives of Computational Methods in Engineering, 2026. ｜ AIが創薬とヘルスケア分野で統合的機械学習モデル、生物医学的応用、臨床的橋渡しに焦点を当てた包括的なレビュー。 AIの技術が、創薬とヘルスケアの合成および臨床的側面の両方で活用される。
Reconciling how clinical reasoning is learned in the age of artificial intelligence ｜ AY Ong et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 人工知能（AI）の時代において、臨床推論の学習方法、医療カリキュラムの設計、および臨床能力の定義に大きな影響がある。 AIと臨床の統合が加速しており、ヘルスケア現場において特に重要である。
AI in Healthcare: Analyzing Adoption Drivers Using Fuzzy AHP ｜ A Kapoor et al., Innovation in Healthcare Technology and Management, 2026. ｜ ヘルスケアサービスにおける人工知能（AI）導入の重要性を評価し、その推進要因を特定している。 ヘルスケアにおけるAI採用に影響を与える5つの重要な推進要因が特定され、分析手法としてFuzzy AHPが用いられた。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG-DRUG INTERACTIONS ｜ M Ka et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習（ML）およびディープラーニング（DL）モデルは、有害な薬剤反応の主要因である薬物相互作用（DDIs）の予測において顕著な可能性を示している。 人工知能の役割がますます重要になっていることを議論している。
Foundation of Data Science and Machine Learning in Healthcare ｜ J Singh et al., Healthcare with Data Science and Machine Learning, 2026. ｜ ヘルスケア機械学習によるソリューションは、医療ミスの削減において重要な役割を果たす可能性がある。 新しい処方は、機械学習モデルを用いて過去の電子健康記録（EHR）データと比較され、医師の分析を支援する。